基于频域约束独立成分分析的经验模态分解去噪方法-煤炭学报.pdf

　 第42卷第3期 煤　 　 炭　 　 学　 　 报 Vol.42　 No.3　 　 2017年 3月 JOURNAL OF CHINA COAL SOCIETY Mar.　 2017　 - 王金贵,张苏.基于频域约束独立成分分析的经验模态分解去噪方法[J].煤炭学报,2017,42(3):621 629.doi:10.13225/ ki. jccs.2016.0489 WangJingui,Zhang Su.EMD denoising method based on frequency domain constrained independent component analysis[J].Journal of - China Coal Society,2017,42(3):621 629.doi:10.13225/ ki.jccs.2016.0489 基于频域约束独立成分分析的经验模态分解去噪方法 王金贵,张　 苏 (福州大学 环境与资源学院,福建 福州　 350116) 摘　 要:噪声污染是煤岩动力灾害电磁监测应用中需要解决的重要问题,去噪效果的好坏直接影响 灾害预测的准确性。 经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是目前电磁信号去噪中应 用最多的一种方法,但当信号与噪声时频特征相近时,该算法存在严重的内蕴模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)混叠现象(即部分模态函数仍为信号与噪声的组合)。 针对该问题,提出一种 基于经验模态分解和频域约束独立成分分析的去噪方法,首先利用EMD将电磁信号分解为多个 IMF分量,通过计算各分量与原信号间的互相关系数判断存在模态混叠现象过渡IMF,再以过渡 IMF后续分量的频域为约束条件,对过渡IMF进行独立成分分析,去除过渡分量中的噪声;最后将 去噪后的过渡分量与其后续分量进行重构,得到去噪后的信号。 分别以含噪Ricker子波和现场电 磁信号为例,利用信噪比定量验证了上述方法对处理现场电磁信号模态混叠问题的有效性,同时频 域约束条件下的独立成分分析去噪收敛快、效率高,适合海量实时监测信号快速去噪使用。 关键词:电磁去噪;频域约束;独立成分分析;经验模态分解 - - - 中图分类号:TD166　 　 　 文献标志码:A　 　 　 文章编号:0253 9993(2017)03 0621 09 EMD denoising method based on frequency domain constrained independent component analysis WANGJin-gui,ZHANG Su (College of Environment and Resources,Fuzhou University,Fuzhou　 350116,China) Abstract:Noise pollution is an important issue to be solved in the application of coal or rock dynamic disasters elec- tromagnetic monitoring.Denoisingeffectdirectly affectthedisasterpredictionacc